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없음 |
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배포일자 : 2018.8.29(목) |
배포번호 : 2019-37호 |
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문의 |
홍보부 |
부장 |
박종팔(042-860-3900) |
E-mail : jppark@etri.re.kr |
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홍보실 |
실장 |
정길호(042-860-0670) |
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홍보실 |
담당 |
조종표(042-860-6769) |
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매수 : 보도자료 2매(참고자료 4매) |
배포처 : ETRI 홍보실 |
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ETRI, 독일 IFA 2019 통해 AI 성과 공개 - 스마트팩토리 제어 기술, AI 동작 분석기술 등 4개 기술 - 인공지능 활용한 다양한 서비스 글로벌 기술사업화 마케팅 진행 |
국내 연구진이 독일 베를린에서 열리는 세계 최대 가전 전시회인 국제가전박람회(IFA)에 참가, 인공지능(AI) 관련 연구성과를 공개한다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 오는 6일부터 개최되는 IFA 전시회에 최근 개발한 연구성과를 전시, 기술마케팅에 나선다고 밝혔다.
이번 전시회에 연구진은 ▲스마트 팩토리 운영제어 시스템 ▲인터넷 오브 미디어 기술 ▲딥러닝 고속처리 시스템 ▲AI 동작 분석 기술 등 4개 기술을 전시회를 통해 선뵌다.
또한 스마트ICT융합연구단의 김 현 박사가 IFA NEXT Innovation Engine을 통해 전 세계인을 상대로 스마트 팩토리(ICT-enabled Smart Factory) 주제강연도 펼친다.
연구원이 소개하는 첫 번째 기술은 스마트 팩토리 운영제어 시스템이다. 본 기술은 3D 프린터나 로봇을 기반으로 하는 개인 맞춤 생산을 위한 스마트 팩토리를 운영하는 기술이다.
특히 모듈형 설계를 통해 제조 라인을 쉽게 변경해서 재구성할 수 있는 것이 장점이다. 또한 실시간으로 스마트 팩토리를 관리하고, 사물인터넷(IoT) 센서를 통해 운영 데이터를 관리하거나 분석할 수도 있다.
본 기술을 활용하면 맞춤형 유연 생산이 필요한 분야에 적용이 가능하고 중소기업을 위한 시제품을 신속하게 생산할 수 있다.
두 번째 기술은 인터넷 오브 미디어 기술이다. 인공지능을 통해 사진이나 동영상과 같은 다양한 미디어로부터 정보를 수집해 유해성, 불법성, 미디어 간 연관성 분석으로 신뢰가능한 미디어인지 여부를 검증하는 기술이다. 따라서 본 기술은 지능형 미디어 정보 검색 서비스, 유해 영상 차단 서비스 등에 활용 가능하다.
특히, 연구진은 지난 7월, 본 기술을 활용해 웹하드 불법 촬영물 삭제지원 시스템을 개발한 바 있다. AI를 활용, 신고된 불법 촬영물과 웹하드 게시물을 분석해 동일한 영상물을 자동으로 검출하는 기술을 적용했다.
향후 본 기술은 유해 정보가 차단되어 건전하고 신뢰할 수 있는 미디어 서비스를 만드는 데 활용이 가능하다.
다음 소개하는 기술은 딥러닝 고속 처리 시스템 기술이다. 딥러닝 학습의 정확성을 높이기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필수적이다. 본 기술은 이미지나 음성과 같은 대용량 데이터를 학습할 때, 여러 대의 컴퓨터가 고속으로 대규모 딥러닝 모델을 학습할 수 있게 만든 딥러닝 특화형 분산 컴퓨팅 플랫폼 기술이다.
딥러닝 학습의 성능 한계를 극복하기 위해 하드웨어(HW)와 소프트웨어(SW)를 함께 설계하여 딥러닝 분산 학습에 최적화시킴으로써 기존의 분산 환경에서보다 더 빠른 딥러닝 학습 성능을 제공한다. 본 기술을 활용하면 기존에 데이터 센터를 구축한 기업도 고속 딥러닝 시스템을 만들 수 있게 된다.
마지막으로 AI 동작 분석 기술이다. 본 기술은 사용자가 어떤 동작을 취하고, 어떤 행동을 했는지 인식하는 기술로 K-POP 댄스와 같이 역동적이고 복잡한 동작도 분석 가능한 기술이다.
뿐만 아니라 전문가의 자세와 학습자의 자세를 비교·분석해 평가 결과를 제공해 효과적인 자세 교정에도 활용할 수 있다. 본 기술을 활용해 동작 기반 교육용 콘텐츠, 스포츠 자세 분석 및 교정 시스템, 의료 재활 클리닉 등의 서비스를 만들 수 있다.
ETRI 김명준 원장은“IFA 2019 참가를 통해 연구원에서 추진중인 인공지능 연구성과를 외국에 널리 공개해 해외 기술사업화 마케팅을 진행하고, 기술홍보에 집중할 계획이다”라고 밝혔다. <보도자료 본문 끝>
[참고자료]
『IFA 2019』ETRI 참가기술 소개자료
◈ 스마트팩토리 운영제어 시스템
(Smart Factory Operation System)
기술개요 (Introduction) |
디지털 제조 장비 (3D 프린터, 로봇 등) 기반으로 개인맞춤생산을 위한 스마트팩토리 동적플래닝 및 운영제어 기술 |
Smart Factory dynamic planning and operational control technology for personalized manufacturing based on digital manufacturing facilities (3D printer, collaborative robots ...) |
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기술특징 (properties) |
ㅇ 모듈형 제조 설비를 활용한 제조 라인 가변 재구성 기술 ㅇ 실시간 동적 플래닝 및 검증 기술 ㅇ 개인 맞춤 생산을 위한 유연 혼류 생산 기술 ㅇ IoT 기반의 제조 운영 데이터 관리 및 분석 기술 |
ㅇ Manufacturing line reconfiguration technology utilizing modularity manufacturing facilities ㅇ Real-time dynamic production planning and verification technology ㅇ Flexible mixed production technology for customized productions ㅇ IoT-based manufacturing operation data management and analysis technology |
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응용 및 활용분야 (Applications) |
ㅇ 스마트 팩토리 제조 운용 기술 교육용 플랫폼으로 활용 ㅇ 맞춤형 유연 생산이 필요한 타 산업 분야 참조 모델로 활용 ㅇ 중소기업을 위한 신속한 시제품 생산 지원 플랫폼으로 활용 |
ㅇ Educational platform for Smart Factory manufacturing and management technology ㅇ Smart Factory reference model to various customized flexible manufacturing industries ㅇ Rapid prototype manufacturing support system |
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문 의 |
지능화융합연구소 손지연 실장 (T. 042-860-5640 / jyson@etri.re.kr) |
전시기술 사진 |
(스마트팩토리 시스템 시연 사진) |
◈ 인터넷 오브 미디어 기술
(Internet of Media Technology)
기술개요 (Introduction) |
ㅇ 미디어로부터 정보를 수집하여 미디어 관련 정보를 확보 ㅇ 미디어의 유해성을 분석 및 검출 ㅇ 미디어간 연관성 분석을 통해 무분별한 미디어 지식의 배포·이용·확산을 보호하는 기술 |
ㅇ Collect information from media to obtain media-related information ㅇ Analysis and detection of media pornography ㅇ Technology to protect the distribution, utilization, and distribution of media knowledge by analyzing the association between media |
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기술특징 (properties) |
ㅇ 딥러닝 기반 미디어 특성 정보 분석 기술 ㅇ 멀티 모달 (영상 및 음성) 기반 딥러닝 분석 엔진 기술 ㅇ 미디어 및 미디어 간 연관관계 분석 기술 ㅇ 연관관계 기반 미디어 객체 (Internet of Media, IoM) 생성 기술 |
ㅇ Deep Learning-based Media Characteristic Information Analysis Technology ㅇ Multi-modal-based deep learning analysis engine ㅇ Associative Analysis Technology inter & intra Media ㅇ Internet of Media (IoM) objectification(capsulation) |
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응용 및 활용분야 (Applications) |
ㅇ 지능형 미디어 정보 검색 시스템 ㅇ 유해 정보가 차단된 개인 방송 서비스 ㅇ 동영상 분석을 통한 유해 영상 차단 서비스 ㅇ 각종 미디어 기반의 서비스 적용 가능 |
ㅇ Intelligent media information search service ㅇ Private broadcasting service with blocked harmful information ㅇ Harmful media protection service through media analysis ㅇ Various media base services can be applied |
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문 의 |
통신미디어연구소 이남경 실장 (T. 042-860-1148 / nklee@etri.re.kr) |
전시기술 사진 |
(인터넷 오브 미디어 기술 구성도) |
◈ 딥러닝 고속 처리 시스템
(Deep Learning Acceleration System)
기술개요 (Introduction) |
대용량 데이터를 처리해야 하는 이미지 인식, 음성 인식을 위한 대규모 딥러닝 모델을 여러 대의 컴퓨터들이 나누어 더 빠르게 학습시킬 수 있도록 HW와 SW를 함께 구현한 딥러닝 분산 컴퓨팅 플랫폼 기술 |
This is a high performance computing technology for accelerating a large-scale deep learning training. It is especially about distributed computing technology implemented on the remote shared memory. By adding this technology to the existing computer clusters, it can reduce deep learning training time by up to 4 times without changing the existing models. |
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기술특징 (properties) |
ㅇ MemBoxTM: 다수의 컴퓨터에서 공통된 메커니즘으로 접근할 수 있는 하드웨어 기반의 공유 메모리를 제공하여 딥러닝 훈련 등 대량의 데이터 교환 시 통신횟수를 기하급수적으로 감소시키는 장치 ㅇ Soft Memory Box(SMB) : 여러 컴퓨터에서 로컬 메모리처럼 접근할 수 있는 공통 메모리 버퍼를 제공, 이 공유 메모리 버퍼를 딥러닝 파라미터 공유에 이용하여 Tensorflow와 Caffe 딥러닝 모델의 학습 속도를 빠르게 향상시키는 분산 컴퓨팅 SW 플랫폼 기술 ㅇ ETRI DL-Dashboard : 딥러닝 모델을 개발하고, 학습하고, 인퍼런스할 수 있도록 모델 개발 전주기를 지원하는 사용자 개발 환경 기술 |
ㅇ MemBoxTM: A device that provides hardware-based shared memory that can be accessed by a common mechanism from many computers, thereby exponentially reducing the number of communications during large data exchanges, such as deep learning training. ㅇ Soft Memory Box(SMB) is a novel virtual shared memory framework, which provides shared memory buffer between computing nodes. By directly sharing the memory of remote nodes among distributed processes, they can improve communication performance/speed of deep learning parameter sharing. ㅇ ETRI DL-Dashboard allows developers can create new deep learning models easily and quickly by drag-and-dropping built-in layer component and can train the models by selecting one of the suggested training options without much deep learning experience. |
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응용 및 활용분야 (Applications) |
ㅇ 온프레미스 AI 데이터센터 구축 : 이미 데이터 센터를 보유한 기업에서는 ETRI기술을 기반으로 고속 딥러닝 시스템을 구축함으로써 자사 딥러닝/인공지능 모델을 빠르게 개발할 수 있음 ㅇ AI 클라우드 서비스 구축 : 서버 클러스터에 고속 딥러닝 시스템을 구축하여 타 클라우드 서비스 기업과는 차별화된 AI 클라우드 서비스를 제공할 수 있음 ㅇ 딥러닝 전용 어플라이언스 : 데이터를 외부로 유출할 수 없는 기업에 딥러닝 전용 서버로 제공할 수 있음 ㅇ 대학교/대학원/교육기관에서 딥러닝 모델 개발 교육용으로 활용 |
ㅇ On-premises AI platform with this technology can give the data centers the power to accelerate distributed computing workloads faster than previously deep learning platform. ㅇ This technology can be applied to an existing cloud computing infrastructure to provide faster deep learning training and easy model development environment. ㅇ Deep learning appliance on single machine can be dedicated for special purpose deep learning applications and AI services. ㅇ Education SW for deep learning model development in academia and industries |
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문 의 |
인공지능연구소 박유미 실장 (T. 042-860-6718 / parkym@etri.re.kr) |
전시기술 사진 |
(딥러닝 고속 처리 시스템 구성도) |
◈ AI 동작 분석 기술
(AI Motion Analysis Technology)
기술개요 (Introduction) |
사용자가 어떤 동작을 취하고 어떤 행동을 했는지를 인식하는 기술로서 특히 K-POP 댄스와 같이 역동적이고 복잡한 동작의 인식이 가능한 고도화 기술임. 또한 전문가의 자세와 학습자의 자세를 비교, 분석하여 학습자에게 자신의 자세에 대한 체계적인 진단 및 평가 결과를 제공할 수 있으며 진단 결과를 통해서 과학적인 자세 학습이 가능하고 학습자의 집중도를 극대화 시킬 수 있어 효과적인 자세 교습을 가능하게 함. |
Advanced human motion recognition and assessment technology especially robust to complex and dynamic motions like K-POP dance movements. Plus, K-POP dance instruction system providing a user with a systematic and analytical coaching service by comparing the user’s dance motion with performance of professional dancers. The proper information on correction of postures and motions enabling users to improve their dance skills themselves and keep up their learning activity. |
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기술특징 (properties) |
ㅇ 댄스와 같이 복잡하고 역동적인 동작에 대한 정교한 분석 ㅇ 실시간 댄스 모션 분석 및 평가 ㅇ 휴먼의 체형 및 다양한 동작 표현의 차이에 강인하게 동작 |
ㅇ Accurate analysis of complex and dynamic human motions ㅇ Real-Time dance motion analysis and assessment ㅇ Robust to the variation of motion expressions and human body and limb sizes |
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응용 및 활용분야 (Applications) |
ㅇ 댄스방 및 댄스게임 콘텐츠 ㅇ 동작기반 교육용 콘텐츠 ㅇ 스포츠 자세 분석 및 교정 시스템 ㅇ 의료재활 클리닉 |
ㅇ Dancing room and Dance game contents ㅇ Education contents controlled by users motion ㅇ Pose assessment and sports coaching system ㅇ Medical rehabilitation service |
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문 의 |
인공지능연구소 김도형 책연 (T. 042-860-5873 / dhkim008@etri.re.kr) |
전시기술 사진 |
(AI 동작 분석 기술 구성도) |
